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　　模型選擇的標准是盡可能地貼近樣本真實的分布。但是在有限的樣本下，如果我們有多個可選模型，比如從簡單到復雜，從低階到高階，參數由少到多。那么我們怎么選擇模型呢，是對訓練樣本的擬合度越好就可以嗎？顯然不是，因為這樣做的話只會讓我們最終選擇出最復雜，最高階的模型。而這個模型的問題是過擬合 ...

　　在學習機器學習中，看過挺多案例，看到很多人在處理數據的時候，經常把連續性特征離散化。為此挺好奇，為什么要這么做，什么情況下才要做呢。 一、離散化原因 　　數據離散化是指將連續的數據進行分段，使其變為一段段離散化的區間。分段的原則有基於等距離、等頻率或優化的方法。數據離散化的原因主要有 ...

我在刷Kaggle時發現一個問題。很多人在處理數據的時候，經常把連續性特征離散化。對此我感到很好奇，所以上網搜了一些總結，主要內容來自知乎連續特征的離散化：在什么情況下將連續的特征離散化之后可以獲得更好的效果？ 這個是嚴林的回答 在工業界，很少直接將連續值作為邏輯回歸模型的特征輸入，而是將連續 ...

一、特征工程概述 “數據決定了機器學習的上限，而算法只是盡可能逼近這個上限”，這里的數據指的就是經過特征工程得到的數據。特征工程指的是把原始數據轉變為模型的訓練數據的過程，它的目的就是獲取更好的訓練數據特征，使得機器學習模型逼近這個上限。特征工程能使得模型的性能得到提升，有時甚至在 ...

機器學習是從數據中自動分析獲取規律（模型），並利用規律對未知數據進行預測。 數據集的構成：特征值+目標值（根據目的收集特征數據，根據特征去判斷、預測）。（注意：機器學習不需要去除重復樣本數據） 常用的數據集網址： Kaggle網址：https://www.kaggle.com ...

Andrew在他的機器學習課程里強調，在進行學習之前要進行特征縮放，目的是保證這些特征都具有相近的尺度，這將幫助梯度下降算法更快地收斂。 python里常用的是preprocessing.StandardScaler() 公式為：(X-mean)/std 計算時對每個屬性/每列分別進行 ...

一、為什么需要前端監控 前端監控的目的是： 獲取用戶行為以及跟蹤產品在用戶端的使用情況，並以監控數據為基礎，指明產品優化的方向 。 前端監控可以分為三類：數據監控、性能監控和異常監控。下面我們來一一的了解。 (1)數據監控 ...